1. 背景简述torch.autograd 是 PyTorch 中方便用户使用，专门开发的一套自动求导引擎，它能够根据输入和前向传播过程自动构建计算图，并执行反向传播。计算图是现代深度学习框架 PyTorch、TensorFlow 等的核心，它为自动求导算法——反向传播提供了理论支持。PyTorch 的 Autograd 模块实现了深度学习的算法中的反向传播求导数，在张量（Tensor 类）上的所
转载
2024-01-27 23:22:32
30阅读
autograd:自动求导PyTorch中所有神经网络的核心是autograd包。让我们先简单地看一下，然后我们来训练我们的第一个神经网络。autograd包为张量上的所有操作提供自动微分。它是一个按运行定义的框架，这意味着反向传播是由代码的运行方式定义的，并且每个迭代都是不同的。 神经网络的依赖于autograd去定义模型以及对这些模型求导。一个nn.Module包含了神经层和一个带有深入返回输
转载
2024-09-21 13:11:09
51阅读
文章目录转换步骤概览环境参数PyTorch转ONNXONNX转TensorRT 转换步骤概览准备好模型定义文件（.py文件）准备好训练完成的权重文件（.pth或.pth.tar）安装onnx和onnxruntime将训练好的模型转换为.onnx格式安装tensorRT环境参数ubuntu-18.04
PyTorch-1.8.1
onnx-1.9.0
onnxruntime-1.7.2
cuda-
转载
2023-08-05 01:01:30
354阅读
作者解释得很棒，生怕作者删了文章，故copy过来，在此感谢作者！模型保存在 Pytorch 中一种模型保存和加载的方式如下: # save
torch.save(model.state_dict(), PATH)
# load
model = MyModel(*args, **kwargs)
model.load_state_dict(torch.load(PATH))
model.eval(
转载
2023-08-07 14:22:47
188阅读
0.前言AI模型部署的常见方案 参考: pytorch模型转TensorRT模型部署cpu: pytorch->onnx->onnxruntimegpu: pytorch->onnx->onnx2trt->tensorRTarm: pytorch->onnx->ncnn/mace/mnn在这里我们使用的是GPU的模型部署：pytorch->onnx-
转载
2023-10-16 20:13:58
90阅读
在当今的深度学习模组中，PyTorch 已成为研究与生产环境中的热门选择。然而，尽管 PyTorch 拥有极佳的灵活性，如何将 PyTorch 模型转为 TensorRT（NVIDIA 的高性能推理库），以实现更快的推理速度与更低的延迟，依然是一个具有挑战性的问题。这篇文章将深入探讨这个过程，确保我们能够高效地解决这个问题，同时还会分析可能遇到的一些问题，帮助您优化工作流程。
### 问题背景
前言 本文介绍一个Pytorch模型的静态分析器 PyTea，它不需要运行代码，即可在几秒钟之内扫描分析出模型中的张量形状错误。文末附使用方法。张量形状不匹配是深度神经网络机器学习过程中会出现的重要错误之一。由于神经网络训练成本较高且耗时，在执行代码之前运行静态分析，要比执行然后发现错误快上很多。由于静态分析是在不运行代码的前提下进行的，因此可以帮助软件开发人员、质量保证人员查找代码中存
前言 上文说到，在统计pytorch模型的推理时间时发现每次的前几次推理耗时都非常多，而且在后面多次的推理中，其时间也呈现出很大的变化，后来经过调研，得知模型在GPU上推理时，需要对GPU进行一个warm up阶段，使得显卡达到工作状态。对于后续多次推理时间的变化，差异较大，这一问题，是因为使用的计时工具是python标准库time里的perf_counter方法，该方法由CPU来执行，也就是说
转载
2023-08-31 23:34:54
260阅读
相关教程视频： TRTorch真香，一键启用TensorRT 注意，这里只做入门视频的学习Demo，并没有实际应用的用处。 图片
原创
2024-02-04 10:33:17
68阅读
序言这篇文章总结了训练好的pytorch模型转成tensorrt模型部署的几种方式，转换原理流程大致如下：导出网络定义以及相
原创
2022-05-14 14:19:37
10000+阅读
点赞
作者：Prakashjay. 贡献： Suraj Amonkar, Sachin Chandra, Rajneesh Kumar 和 Vikash Challa.原标题 ：Guide to build Faster RCNN in PyTorch作者 | Machine-Vision Research Group引言Faster R-CNN是首次完全采用Deep Learning的学习框架之一。F
转载
2024-08-08 12:02:37
29阅读
1.Transformations 转换算子概念： Transformations类算子是一类算子（函数）叫做转换算子，如map,flatMap,reduceByKey等。Transformations算子是延迟执行，也叫懒加载执行。Transformation类算子：算子释义filter过滤符合条件的记录数，true保留，false过滤掉。map将一个RDD中的每个数据项，通过map中的函数映射
转载
2024-09-21 12:42:51
43阅读
上一篇博文介绍了win10 tensorrtx lenet使用方法，这里介绍Windows10下yolov5的TensorRT使用方法，官方的CmakeList默认是在linux环境下使用，我参考官方说明，修改了CmakeList，使其可以在windows10下快速构建TensorRT的MSVC工程，用于pytorch版yolov5的pt模型测试。1 环境硬件： CPU：Intel®Core™i5
在机器学习领域，PyTorch 和 TensorRT 的结合为模型的推理性能提升提供了巨大的便利。然而，由于版本兼容性的问题，很多开发者在使用 PyTorch TensorRT 时遇到了各种困难。特别是在 2023 年，随着 PyTorch 的更新以及 TensorRT 的新版本发布，相关的兼容性问题变得愈发明显。接下来，我将记录我在解决“PyTorch TensorRT 版本”问题过程中的一些经
## QT tensorRT部署pytorch yolov5模型
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现"QT tensorRT部署pytorch yolov5模型"。下面是整个过程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | -----------------
原创
2024-01-07 10:26:56
623阅读
具体代码如下 ↓from __future__ import print_function
import torch
"""
{Autograd：自动求导}
PyTorch中，所有神经网络的核心是 autograd 包，其为张量上的所有操作提供了自动求导机制。
它是一个在运行时定义(define-by-run)的框架。
这意味着反向传播是根据代码如何运行来决定的，并且每
现有的网络上，主流的Mask RCNN主要有两个，一个是matterport的Keras版本https://github.com/matterport/Mask_RCNN，有13.5K的star，一个是facebookresearch的PyTorch版本6.2K的star，链接如下https://github.com/facebo
转载
2023-08-08 14:38:02
109阅读
1 TensorRT简介TensorRT的核心是一个c++库，它促进了对NVIDIA图形处理单元(gpu)的高性能计算。它与TensorFlow，Pytorch等框架相辅相成。他可以快速高效的运行一个已经训练好的神经网络，并生成结果。它包括用于从Caffe、ONNX或TensorFlow导入现有模型的解析器，以及用于以编程方式构建模型的c++和Python api。TensorRT在所有支持的平台
转载
2023-08-22 19:13:21
138阅读
模型部署一、Pytorch 模型部署1. 模型保存1.1. 使用torch.save()保存1.2. 使用[torch.jit.save()](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.jit.save.html)保存2. 模型部署 or 模型编译2.1. TorchScript部署2.2. TensorRT部署2.3. TVM部署2.4.
转载
2023-07-24 20:42:36
879阅读
一、背景 使用pytorch做模型训练，训练完成后想集成到java web项目中。同时整体项目后续也会做离线环境的前场化部署。因此，想寻求一种部署简单的方案。二、方案探索1. 使用java部署推理模型1.1 资料：onnx支持使用java api：https://github.com/microsoft/onnxruntime/tree/mas
转载
2023-09-13 11:12:08
225阅读
